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We applied an artificial neural network (ANN) and evaluated surface roughness prediction in lateral milling using an endmill. The selected workpiece was AL6061-T4 to obtain data of surface roughness measurement based on the spindle speed, feed, and depth of cut. The Bayesian optimization algorithm was applied to the number of nodes and the learning rate of each hidden layer to optimize the neural network. Experimental results show that the neural network applied to optimize using the Expected Improvement(EI) algorithm showed the best performance. Additionally, the predicted values do not exactly match during the neural network evaluation; however, the predicted tendency does march. Moreover, it is found that the neural network can be used to predict the surface roughness in the milling of aluminum alloy.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 절삭가공 데이터
3. 인공신경망 적용
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Won, J. Y. / 2004 / Prediction of Surface Roughness using double ANN and the Efficient Machining Database Building Scheme in High Speed Machining / Proceedings of The Korean Society of Manufacturing Technology Engineers :411~415
Won, J. Y. / 2004 / Training Data Selection for Artificial Neural Networks using the Design of Experiments and Prediction of Surface Roughness in High Speed Machining / Proceedings of the K SMPE Conference :88~91
이선우 / 2012 / Al5083 PCD 선삭가공에서 회귀분석에 의한 표면거칠기 예측 / 한국기계가공학회지 11(6):69~74
천세호 / 2019 / 엔드밀을 활용한 홀 가공 시 표면거칠기 예측에 관한 연구 / 한국기계가공학회지 18(10):42~47
황영국 / 2008 / Al 6061 MQL 선삭가공에서 절삭력과 표면거칠기 예측에 관한 실험적 연구 / 한국정밀공학회지 25(6):159~167
Won, J. Y. / 2004 / Training Data Selection for Artificial Neural Networks using the Design of Experiments and Prediction of Surface Roughness in High Speed Machining / Proceedings of the K SMPE Conference :88~91
이선우 / 2012 / Al5083 PCD 선삭가공에서 회귀분석에 의한 표면거칠기 예측 / 한국기계가공학회지 11(6):69~74
천세호 / 2019 / 엔드밀을 활용한 홀 가공 시 표면거칠기 예측에 관한 연구 / 한국기계가공학회지 18(10):42~47
황영국 / 2008 / Al 6061 MQL 선삭가공에서 절삭력과 표면거칠기 예측에 관한 실험적 연구 / 한국정밀공학회지 25(6):159~167
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